【摘 要】
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为向多台农业机械协同作业应用场景提供地图和导航服务支持，设计并开发了基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台，该平台由GIS服务和农机调度2个功能模块组成。GIS模块基于GeoServer和JavaWeb提供网页端地图服务，在显示农场地图、实时标注农机的位置的同时，也提供多农机导航结果的可视化显示功能；农机调度模块以路径规划算法和任务分配算法为核心，负责提供导航服务，在用户输入任务列表并调用服务
【机 构】
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中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2021YFD2000604）； 北京市创新训练项目；
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为向多台农业机械协同作业应用场景提供地图和导航服务支持，设计并开发了基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台，该平台由GIS服务和农机调度2个功能模块组成。GIS模块基于GeoServer和JavaWeb提供网页端地图服务，在显示农场地图、实时标注农机的位置的同时，也提供多农机导航结果的可视化显示功能；农机调度模块以路径规划算法和任务分配算法为核心，负责提供导航服务，在用户输入任务列表并调用服务的情况下，以GeoJSON格式返回各农机的任务分配以及路径规划结果。此外，为了筛选出满足平台需求且性能最优的算法，针对路径规划算法设计了算法性能对比实验，在导航距离近、中、远的3条路径上分别测试了基于A*、Bellman-Ford、Dijkstra、Floyd和SPFA 5种算法的路径规划算法，并对不同算法的执行时间和最优路径长度进行了对比；针对任务分配算法设计了不同任务数量场景下的仿真对比实验，在任务数量为8、10、14、18的场景下分别测试了基于蚁群算法和遗传算法的任务分配算法，并对两者的执行速度和最优路径长度进行了对比。结果表明：基于Dijkstra算法的路径规划算法在结果最优的前提下执行速度最快，平均单次执行时间为0.25ms。基于遗传算法的任务分配算法可以有效降低多机协同的路径代价，相较于随机生成的工作序列，路径代价减少了50%～54%；相较于基于蚁群算法的任务分配算法，农机最佳路径长度减少了19%～36%，执行时间减少了51%～66%，平均执行时间在1s以内。开发的多机协同导航服务平台通过使用Dijkstra算法和遗传算法分别进行路径规划和任务分配，能够基本满足多机协同作业的实时性需求。
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